ABOUT THE SPEAKER
Kevin B. Jones - Cancer researcher
Kevin B. Jones is a life-long student of human nature, fascinated most by the decision-making capacity intrinsic to each of us.

Why you should listen

Kevin B. Jones diagnoses and performs surgeries to remove rare cancers called sarcomas from the limbs of children and adults. Counseling patients -- especially teenagers with bone cancers -- about the decisions they must make with regard to their bodies has brought the uncertainties of medicine into keen focus for him. How does a person decipher what medicine has told her? How can a person choose among options given very limited understanding of the implications of each? Intrigued by these riddles and conundrums that patient-physician communication frequently creates, Jones wrote a book, What Doctors Cannot Tell You: Clarity, Confidence and Uncertainty in Medicine.

Jones also runs a scientific research laboratory focused on the biology of sarcomas. Here, his team studies the decisions cells make on the way to becoming a cancer. Again the complexities and uncertainties inherent to these decisions are in full relief.

Jones sees patients and does surgery as an associate professor at the University of Utah in the Department of Orthopaedics, working at both Primary Children's Hospital and the Huntsman Cancer Institute. His laboratory is in the Huntsman Cancer Institute, where he is an adjunct faculty member in the Department of Oncological Sciences.

Jones studied English literature at Harvard, medicine at Johns Hopkins, orthopedic surgery at the University of Iowa, and musculoskeletal oncology at the University of Toronto. He lives in Salt Lake City with his wife and four children.

More profile about the speaker
Kevin B. Jones | Speaker | TED.com
TEDxSaltLakeCity

Kevin B. Jones: Why curiosity is the key to science and medicine

Kevin Jones: Pourquoi la curiosité est la clé de la science et de la médecine

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La science est une processus d'apprentissage qui implique des expérimentations, des échecs et des révisions -- et la science de la médecine n'est pas une exception. Le chercheur sur le cancer Kevin B. Jones fait face aux vastes inconnues de la chirurgie et des soins médicaux avec une réponse simple : l'honnêteté. Dans cette présentation réfléchie sur la nature du savoir, il montre comment la science est meilleure lorsque les scientifiques admettent humblement ce qu'ils ne comprennent pas encore.
- Cancer researcher
Kevin B. Jones is a life-long student of human nature, fascinated most by the decision-making capacity intrinsic to each of us. Full bio

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00:12
ScienceScience.
0
840
1200
Science.
00:14
The very wordmot for manybeaucoup of you conjuresévoque
unhappymalheureux memoriessouvenirs of boredomennui
1
2760
3416
Le mot que nombre d'entre nous relient
à de malheureux moments d'ennui
00:18
in highhaute schoolécole biologyla biologie or physicsla physique classclasse.
2
6200
2896
en cours de biologie
ou de physique au lycée.
00:21
But let me assureassurer that what you did there
3
9120
3096
Je vous garantis que ce que vous faisiez
00:24
had very little to do with sciencescience.
4
12240
2176
avait peu à voir avec la science.
00:26
That was really the "what" of sciencescience.
5
14440
2296
C'était le « quoi » de la science.
00:28
It was the historyhistoire
of what other people had discovereddécouvert.
6
16760
2720
C'était l'histoire de ce que d'autres
avaient découvert.
00:32
What I'm mostles plus interestedintéressé in as a scientistscientifique
7
20720
2336
En tant que scientifique,
ce qui m'intéresse,
00:35
is the "how" of sciencescience.
8
23080
2136
c'est le « comment » de la science.
00:37
Because sciencescience is knowledgeconnaissance in processprocessus.
9
25240
3816
Car la science est un savoir en cours.
00:41
We make an observationobservation,
guessdeviner an explanationexplication for that observationobservation,
10
29080
3456
Nous observons une chose,
en devinons une explication
00:44
and then make a predictionprédiction
that we can testtester
11
32560
2056
puis faisons une prédiction testable
00:46
with an experimentexpérience or other observationobservation.
12
34640
1920
avec une expérience ou une observation.
00:49
A couplecouple of examplesexemples.
13
37080
1336
Voici quelques exemples.
00:50
First of all, people noticedremarqué
that the EarthTerre was belowau dessous de, the skyciel aboveau dessus,
14
38440
3576
Les gens ont d'abord remarqué que la Terre
était en-dessous, le ciel au-dessus
00:54
and bothtous les deux the SunSun and the MoonLune
seemedsemblait to go around them.
15
42040
3880
et que le Soleil et la Lune
semblaient tourner autour.
00:58
TheirLeur guesseddeviné explanationexplication
16
46720
1536
Leur conjecture
01:00
was that the EarthTerre mustdoit be
the centercentre of the universeunivers.
17
48280
3080
était que la Terre devait être
au centre de l'univers.
01:04
The predictionprédiction: everything
should circlecercle around the EarthTerre.
18
52240
3200
La prévision : tout va tourner
autour de la Terre.
01:08
This was first really testedtesté
19
56120
1656
Ce fut testé pour la première fois
01:09
when GalileoGalileo got his handsmains
on one of the first telescopestélescopes,
20
57800
2816
quand Galilée a mis la main
sur l'un des premiers télescopes
01:12
and as he gazedMiré into the night skyciel,
21
60640
2376
et, en regardant le ciel,
01:15
what he founda trouvé there was a planetplanète, JupiterJupiter,
22
63040
3696
il a découvert une planète, Jupiter,
01:18
with fourquatre moonsdes lunes circlingencerclant around it.
23
66760
4000
avec 4 lunes tournant autour.
01:23
He then used those moonsdes lunes
to followsuivre the pathchemin of JupiterJupiter
24
71760
4376
Il a ensuite utilisé ces lunes
pour suivre le chemin de Jupiter
01:28
and founda trouvé that JupiterJupiter
alsoaussi was not going around the EarthTerre
25
76160
3736
et a découvert que Jupiter
ne tournait pas autour de la Terre
01:31
but around the SunSun.
26
79920
1960
mais autour du Soleil.
01:35
So the predictionprédiction testtester failedéchoué.
27
83160
2280
Le test de la prédiction a échoué.
01:38
And this led to
the discardingmise au rebut of the theorythéorie
28
86400
2096
Cela a mené à l'abandon de la théorie
01:40
that the EarthTerre was the centercentre
of the universeunivers.
29
88520
2176
disant que la Terre
était le centre de l'univers.
01:42
AnotherUn autre exampleExemple: SirMonsieur le Président IsaacIsaac NewtonNewton
noticedremarqué that things falltomber to the EarthTerre.
30
90720
4096
Un autre exemple :
Sir Isaac Newton a remarqué
que les choses tombaient par terre.
01:46
The guesseddeviné explanationexplication was gravityla gravité,
31
94840
2920
La conjecture était la gravité,
01:50
the predictionprédiction that everything
should falltomber to the EarthTerre.
32
98520
3136
la prévision que tout devrait
tomber par terre.
01:53
But of coursecours, not everything
does falltomber to the EarthTerre.
33
101680
3560
Bien sûr, tout ne tombe pas par terre.
01:58
So did we discardJeter gravityla gravité?
34
106200
1560
Avons-nous rejeté la gravité ?
02:00
No. We revisedrévisé the theorythéorie and said,
gravityla gravité pullstire things to the EarthTerre
35
108920
4416
Non, nous avons revu la théorie
et dit que la gravité
attirait les choses vers la Terre,
02:05
unlesssauf si there is an equalégal
and oppositecontraire forceObliger in the other directiondirection.
36
113360
4200
sauf s'il y avait une force égale
et opposée dans l'autre direction.
02:10
This led us to learnapprendre something newNouveau.
37
118160
2160
Nous avons appris
quelque chose de nouveau.
02:12
We begana commencé to payPayer more attentionattention
to the birdoiseau and the bird'soiseau wingsailes,
38
120920
3256
Nous avons porté plus d'attention
aux oiseaux et à leurs ailes.
02:16
and just think of all the discoveriesdécouvertes
39
124200
2376
Réfléchissez à toutes les découvertes
02:18
that have flownvolé
from that lineligne of thinkingen pensant.
40
126600
2039
qui sont issues de cette façon de penser.
02:21
So the testtester failuresles échecs,
the exceptionsexceptions, the outliersvaleurs aberrantes
41
129639
5137
Les échecs aux tests, les exceptions,
les cas particuliers
02:26
teachapprendre us what we don't know
and leadconduire us to something newNouveau.
42
134800
4560
nous apprennent ce que nous ignorons
et nous mènent à une chose nouvelle.
02:32
This is how sciencescience movesse déplace forwardvers l'avant.
This is how sciencescience learnsapprend.
43
140000
3200
C'est ainsi que la science avance.
C'est ainsi que la science apprend.
02:35
SometimesParfois in the mediamédias,
and even more rarelyrarement,
44
143840
2256
Parfois dans les médias,
et plus en plus rarement,
02:38
but sometimesparfois even scientistsscientifiques will say
45
146120
2416
mais parfois même des scientifiques diront
02:40
that something or other
has been scientificallyscientifiquement provenéprouvé.
46
148560
2760
qu'une chose ou une autre
a été scientifiquement prouvée.
02:43
But I hopeespérer that you understandcomprendre
that sciencescience never provess’avère anything
47
151880
4576
J'espère que vous comprenez
que la science ne prouve jamais rien
02:48
definitivelydéfinitivement foreverpour toujours.
48
156480
1880
de façon définitive.
02:51
HopefullySi tout va bien sciencescience remainsrestes curiouscurieuse enoughassez
49
159520
3816
On peut espérer que la science
reste assez curieuse
02:55
to look for
50
163360
1416
pour chercher
02:56
and humblehumble enoughassez to recognizereconnaître
51
164800
1976
et assez humble pour le reconnaître
02:58
when we have founda trouvé
52
166800
1496
quand nous avons découvert
03:00
the nextprochain outlieraberrantes,
53
168320
1696
le prochain cas particulier,
03:02
the nextprochain exceptionexception,
54
170040
1496
la prochaine exception
03:03
whichlequel, like Jupiter'sDe Jupiter moonsdes lunes,
55
171560
2296
qui, comme les lunes de Jupiter,
03:05
teachesenseigne us what we don't actuallyréellement know.
56
173880
2600
nous apprend ce que nous ignorons.
03:09
We're going to changechangement gearsengrenages
here for a secondseconde.
57
177160
2536
Nous allons changer de sujet un instant.
03:11
The caduceuscaducée, or the symbolsymbole of medicinemédicament,
58
179720
1936
Le caducée, ou le symbole de la médecine,
a différents sens
pour différentes personnes
03:13
meansveux dire a lot of differentdifférent things
to differentdifférent people,
59
181680
2456
03:16
but mostles plus of our
publicpublic discoursediscours on medicinemédicament
60
184160
2256
mais notre discours public sur la médecine
03:18
really turnsse tourne it into
an engineeringingénierie problemproblème.
61
186440
2776
la transforme en problème d'ingénierie.
03:21
We have the hallwayscouloirs of CongressCongress,
62
189240
1736
Les couloirs du Congrès
03:23
and the boardroomssalles de réunion of insuranceAssurance companiesentreprises
that try to figurefigure out how to payPayer for it.
63
191000
4000
et les comités
des compagnies d'assurance
cherchent comment la financer.
03:27
The ethicistsspécialistes de l’éthique and epidemiologistsépidémiologistes
64
195680
1616
Les éthiciens et épidémiologistes
03:29
try to figurefigure out
how bestmeilleur to distributedistribuer medicinemédicament,
65
197320
2696
cherchent comment distribuer
au mieux les médicaments.
03:32
and the hospitalshôpitaux and physiciansmédecins
are absolutelyabsolument obsessedobsédé
66
200040
2656
Les hôpitaux et les médecins sont obsédés
03:34
with theirleur protocolsprotocoles and checklistslistes de contrôle,
67
202720
1936
par leurs protocoles et listes,
03:36
tryingen essayant to figurefigure out
how bestmeilleur to safelyen toute sécurité applyappliquer medicinemédicament.
68
204680
3536
cherchant comment appliquer
au mieux la médecine.
03:40
These are all good things.
69
208240
2120
Ce ne sont que des bonnes choses.
03:42
HoweverCependant, they alsoaussi all assumeassumer
70
210960
2736
Cependant, ils supposent tous,
03:45
at some levelniveau
71
213720
1976
à un certain point,
03:47
that the textbookcahier de texte of medicinemédicament is closedfermé.
72
215720
2520
que le manuel de la médecine est achevé.
03:51
We startdébut to measuremesure
the qualityqualité of our healthsanté carese soucier
73
219160
2496
Nous mesurons la qualité
de nos soins de santé
03:53
by how quicklyrapidement we can accessaccès it.
74
221680
2536
selon leurs rapidité d'accès.
03:56
It doesn't surprisesurprise me
that in this climateclimat,
75
224240
2096
Dans ce climat, cela ne me surprend pas
03:58
manybeaucoup of our institutionsinstitutions
for the provisiondisposition of healthsanté carese soucier
76
226360
2816
que nombre d'institutions
proposant des soins de santé
04:01
startdébut to look a heckZut of a lot
like JiffyJiffy LubeLub.
77
229200
2496
commencent à ressembler à un garage.
04:03
(LaughterRires)
78
231720
2576
(Rires)
04:06
The only problemproblème is that
when I graduateddiplômé from medicalmédical schoolécole,
79
234320
3936
Le seul problème est que,
quand j'ai reçu mon diplôme de médecine,
04:10
I didn't get one of those
little doohickeysdoohickeys
80
238280
2056
je n'ai pas eu un de ces gadgets
04:12
that your mechanicmécanicien
has to plugprise de courant into your carvoiture
81
240360
2376
que le mécanicien
doit mettre dans votre voiture
04:14
and find out exactlyexactement what's wrongfaux with it,
82
242760
2376
pour trouver ce qui ne va pas,
04:17
because the textbookcahier de texte of medicinemédicament
83
245160
2096
car le manuel de médecine
04:19
is not closedfermé.
84
247280
1520
n'est pas fermé.
04:21
MedicineMédecine is sciencescience.
85
249320
1840
La médecine, c'est de la science.
04:23
MedicineMédecine is knowledgeconnaissance in processprocessus.
86
251560
2680
La médecine est un savoir en cours.
04:27
We make an observationobservation,
87
255280
1376
Nous faisons une observation,
04:28
we guessdeviner an explanationexplication
of that observationobservation,
88
256680
2135
nous conjecturons une explication
04:30
and then we make a predictionprédiction
that we can testtester.
89
258839
2617
puis nous faisons une prévision testable.
04:33
Now, the testingessai groundsol
of mostles plus predictionsprédictions in medicinemédicament
90
261480
3576
En médecine, le banc d'essai
pour la plupart des prédictions,
04:37
is populationspopulations.
91
265080
1536
ce sont les populations.
04:38
And you maymai rememberrappelles toi
from those boringennuyeuse daysjournées in biologyla biologie classclasse
92
266640
3576
Vous vous souvenez peut-être
de ces jours ennuyeux en cours de biologie
04:42
that populationspopulations tendtendre to distributedistribuer
93
270240
2176
que les populations sont souvent réparties
04:44
around a mean
94
272440
1216
autour d'une moyenne
04:45
as a GaussianGaussienne or a normalnormal curvecourbe.
95
273680
1856
comme une courbe gaussienne ou normale.
04:47
ThereforeC’est pourquoi, in medicinemédicament,
96
275560
1656
De ce fait, en médecine,
04:49
after we make a predictionprédiction
from a guesseddeviné explanationexplication,
97
277240
3216
après avoir fait une prévision
issue d'une conjecture,
04:52
we testtester it in a populationpopulation.
98
280480
1880
nous la testons sur la population.
04:55
That meansveux dire that what we know in medicinemédicament,
99
283320
2936
Cela signifie qu'en médecine,
ce que nous savons,
04:58
our knowledgeconnaissance and our know-howsavoir-faire,
100
286280
2256
notre connaissance et notre savoir-faire,
05:00
comesvient from populationspopulations
101
288560
2256
viennent des populations
05:02
but extendss'étend only as farloin
102
290840
2776
mais ne s'étendent
05:05
as the nextprochain outlieraberrantes,
103
293640
1736
que jusqu'au prochain cas particulier,
05:07
the nextprochain exceptionexception,
104
295400
1216
la prochaine exception
05:08
whichlequel, like Jupiter'sDe Jupiter moonsdes lunes,
105
296640
1736
qui, comme les lunes de Jupiter,
05:10
will teachapprendre us what we don't actuallyréellement know.
106
298400
2400
nous apprendra ce que nous ignorons.
05:14
Now, I am a surgeonchirurgien
107
302080
1336
Je suis un chirurgien
05:15
who looksregards after patientsles patients with sarcomasarcome.
108
303440
2416
qui prend soin des patients
ayant un sarcome.
05:17
SarcomaSarcome is a very rarerare formforme of cancercancer.
109
305880
2200
Le sarcome est une forme
très rare de cancer.
05:20
It's the cancercancer of fleshchair and bonesdes os.
110
308720
2040
C'est le cancer de la chair et des os.
05:23
And I would tell you that everychaque one
of my patientsles patients is an outlieraberrantes,
111
311240
4336
Chacun de mes patients
est un cas particulier,
05:27
is an exceptionexception.
112
315600
1200
une exception.
05:30
There is no surgerychirurgie I have ever performedexécuté
for a sarcomasarcome patientpatient
113
318000
3216
Je n'ai jamais effectué de chirurgie
sur un patient atteint de sarcome
05:33
that has ever been guidedguidé
by a randomizedrandomisés controlledcontrôlé clinicalclinique trialprocès,
114
321240
4256
qui ait été guidée par un essai clinique
randomisé et contrôlé,
05:37
what we considerconsidérer the bestmeilleur kindgentil
of population-basedbasée sur la population evidencepreuve in medicinemédicament.
115
325520
3720
ce qui, en médecine, est considéré
être la meilleure preuve
basée sur la population.
05:42
People talk about thinkingen pensant
outsideà l'extérieur the boxboîte,
116
330400
2296
Les gens parlent de sortir
des sentiers battus,
05:44
but we don't even have a boxboîte in sarcomasarcome.
117
332720
2736
mais pour les sarcomes,
il n'y a même pas de sentier.
05:47
What we do have as we take
a bathsalle de bain in the uncertaintyincertitude
118
335480
3336
En plongeant dans l'incertitude,
05:50
and unknownsinconnues and exceptionsexceptions
and outliersvaleurs aberrantes that surroundentourer us in sarcomasarcome
119
338840
4136
les inconnues, les exceptions,
les cas particuliers
qui entourent les sarcomes,
05:55
is easyfacile accessaccès to what I think
are those two mostles plus importantimportant valuesvaleurs
120
343000
4536
il nous faut avoir accès à deux
des valeurs les plus importantes
05:59
for any sciencescience:
121
347560
1536
en science :
06:01
humilityhumilité and curiositycuriosité.
122
349120
2200
l'humilité et la curiosité.
06:04
Because if I am humblehumble and curiouscurieuse,
123
352000
2296
Car si je suis humble et curieux,
06:06
when a patientpatient asksdemande me a questionquestion,
124
354320
2296
quand un patient me pose une question
06:08
and I don't know the answerrépondre,
125
356640
1440
et que j'ignore la réponse,
06:10
I'll askdemander a colleaguecollègue
126
358920
1216
je demande à un collègue
06:12
who maymai have a similarsimilaire
albeitquoique distinctdistinct patientpatient with sarcomasarcome.
127
360160
3016
qui pourrait avoir un patient
similaire bien que distinct.
06:15
We'llNous allons even establishétablir
internationalinternational collaborationscollaborations.
128
363200
2696
Nous établirons même
des collaborations internationales.
06:17
Those patientsles patients will startdébut
to talk to eachchaque other throughpar chatbavarder roomspièces
129
365920
3136
Ces patients commenceront à se parler
dans des espaces de discussion,
06:21
and supportsoutien groupsgroupes.
130
369080
1200
des groupes de soutien.
06:22
It's throughpar this kindgentil
of humblyhumblement curiouscurieuse communicationla communication
131
370800
3576
C'est à travers ce genre
de communication humblement curieuse
06:26
that we begincommencer to try and learnapprendre newNouveau things.
132
374400
3560
que nous commençons
à apprendre de nouvelles choses.
06:31
As an exampleExemple, this is a patientpatient of minemien
133
379240
2056
En exemple, voici un de mes patients
06:33
who had a cancercancer nearprès his kneele genou.
134
381320
1680
ayant un cancer près de son genou.
06:35
Because of humblyhumblement curiouscurieuse communicationla communication
135
383480
2376
Grâce à une communication
humblement curieuse
06:37
in internationalinternational collaborationscollaborations,
136
385880
2096
lors de collaborations internationales,
06:40
we have learnedappris that we can repurposeréaffecter
the anklecheville to serveservir as the kneele genou
137
388000
4536
nous avons appris que nous pouvions
transformer la cheville
pour qu'elle serve de genou
06:44
when we have to removeretirer the kneele genou
with the cancercancer.
138
392560
2256
quand nous devons
ôter le genou avec le cancer.
06:46
He can then wearporter a prostheticprothétique
and runcourir and jumpsaut and playjouer.
139
394840
2840
Il peut alors porter une prothèse,
courir, sauter et jouer.
06:50
This opportunityopportunité was availabledisponible to him
140
398360
3016
Cette opportunité lui a été offerte
06:53
because of internationalinternational collaborationscollaborations.
141
401400
2776
grâce à des collaborations
internationales.
06:56
It was desirablesouhaitable to him
142
404200
1696
Cela était souhaitable pour lui
06:57
because he had contactedcontacté other patientsles patients
who had experiencedexpérimenté it.
143
405920
2960
car il avait contacté
d'autres patients ayant vécu cela.
07:01
And so exceptionsexceptions and outliersvaleurs aberrantes in medicinemédicament
144
409920
4056
En médecine, les exceptions
et cas particuliers
07:06
teachapprendre us what we don't know,
but alsoaussi leadconduire us to newNouveau thinkingen pensant.
145
414000
3960
nous apprenent ce que nous ignorons
et nous offrent de nouvelles logiques.
07:11
Now, very importantlyimportant,
146
419080
1856
Une chose importante :
07:12
all the newNouveau thinkingen pensant that outliersvaleurs aberrantes
and exceptionsexceptions leadconduire us to in medicinemédicament
147
420960
3856
en médecine, toutes les nouvelles logiques
auxquelles les exceptions nous mènent
07:16
does not only applyappliquer
to the outliersvaleurs aberrantes and exceptionsexceptions.
148
424840
3360
ne s'appliquent pas seulement
aux exceptions et cas particuliers.
07:20
It is not that we only learnapprendre
from sarcomasarcome patientsles patients
149
428920
3176
Des patients atteints de sarcome,
nous n'apprenons pas seulement
07:24
waysfaçons to managegérer sarcomasarcome patientsles patients.
150
432120
1960
à gérer les patients atteints de sarcome.
07:26
SometimesParfois, the outliersvaleurs aberrantes
151
434920
2056
Parfois, les cas particuliers
07:29
and the exceptionsexceptions
152
437000
1696
et les exceptions
07:30
teachapprendre us things that mattermatière quiteassez a lot
to the generalgénéral populationpopulation.
153
438720
3240
nous apprennent des choses
importantes pour le grand public.
07:35
Like a treearbre standingpermanent outsideà l'extérieur a forestforêt,
154
443360
1856
Comme un arbre en dehors d'une forêt,
07:37
the outliersvaleurs aberrantes and the exceptionsexceptions
drawdessiner our attentionattention
155
445240
4016
les cas particuliers et exceptions
attirent notre attention
07:41
and leadconduire us into a much greaterplus grand sensesens
of perhapspeut être what a treearbre is.
156
449280
4336
et nous permettent de mieux comprendre
ce qu'un arbre peut être.
07:45
We oftensouvent talk about
losingperdant the forestsles forêts for the treesdes arbres,
157
453640
2496
On dit que l'arbre cache la forêt,
07:48
but one alsoaussi losesperd a treearbre
158
456160
1816
mais la forêt cache aussi l'arbre.
07:50
withindans a forestforêt.
159
458000
1520
07:53
But the treearbre that standspeuplements out by itselfse
160
461000
1856
Cet arbre isolé
07:54
makesfait du those relationshipsdes relations
that definedéfinir a treearbre,
161
462880
2896
rend ces relations
qui définissent un arbre,
07:57
the relationshipsdes relations betweenentre trunktronc
and rootsles racines and branchesbranches,
162
465800
3816
les relations entre le tronc,
les racines et les branches
08:01
much more apparentapparent.
163
469640
1240
bien plus apparentes.
08:03
Even if that treearbre is crookedcourbé
164
471360
1696
Même si cet arbre est tordu
08:05
or even if that treearbre
has very unusualinhabituel relationshipsdes relations
165
473080
2976
ou qu'il a des relations
très inhabituelles
08:08
betweenentre trunktronc and rootsles racines and branchesbranches,
166
476080
2296
entre le tronc, les racines
et les branches,
08:10
it nonethelesstoutefois drawstirages au sort our attentionattention
167
478400
2696
il attire néanmoins notre attention
08:13
and allowspermet us to make observationsobservations
168
481120
1896
et nous permet de faire des observations
08:15
that we can then testtester
in the generalgénéral populationpopulation.
169
483040
2240
que nous pouvons tester sur la population.
Comme je l'ai dit,
les sarcomes sont rares.
08:18
I told you that sarcomassarcomes are rarerare.
170
486000
1976
08:20
They make up about one percentpour cent
of all cancerscancers.
171
488000
2640
Ils représentent environ 1% des cancers.
08:23
You alsoaussi probablyProbablement know that cancercancer
is consideredpris en considération a geneticgénétique diseasemaladie.
172
491280
3960
Vous savez probablement que le cancer
est considéré être une maladie génétique.
08:27
By geneticgénétique diseasemaladie we mean
that cancercancer is causedcausé by oncogenesoncogènes
173
495840
3336
Cela signifie que le cancer est causé
par l'activation des oncogènes
08:31
that are turnedtourné on in cancercancer
174
499200
1376
08:32
and tumortumeur suppressorsuppresseur de genesgènes
that are turnedtourné off to causecause cancercancer.
175
500600
3040
et la désactivation des gènes
suppresseurs de tumeur.
On peut penser que les oncogènes,
les gènes suppresseurs de tumeur,
08:36
You mightpourrait think
that we learnedappris about oncogenesoncogènes
176
504160
2416
08:38
and tumortumeur suppressorsuppresseur de genesgènes
from commoncommun cancerscancers
177
506600
2216
sont connus grâce aux cancers communs
comme le cancer du sein, de la prostate
08:40
like breastSein cancercancer and prostateprostate cancercancer
178
508840
1976
08:42
and lungpoumon cancercancer,
179
510840
1496
ou du poumon,
08:44
but you'dtu aurais be wrongfaux.
180
512360
1199
mais c'est faux.
08:46
We learnedappris about oncogenesoncogènes
and tumortumeur suppressorsuppresseur de genesgènes
181
514000
2895
Nous avons découvert ces gènes
08:48
for the first time
182
516919
1216
pour la première fois
08:50
in that itty-bittyItty-Bitty little one percentpour cent
of cancerscancers calledappelé sarcomasarcome.
183
518159
3441
dans ce petit 1% de cancers
appelés sarcomes.
08:54
In 1966, PeytonPeyton RousRous got the NobelPrix Nobel PrizePrix
184
522760
2576
En 1966, Peyton Rous a reçu le Prix Nobel
08:57
for realizingréaliser that chickenspoulets
185
525360
2016
pour s'être rendu compte que les poulets
08:59
had a transmissibleencéphalopathies formforme of sarcomasarcome.
186
527400
3120
avaient une forme
de sarcome transmissible.
09:03
ThirtyTrente yearsannées laterplus tard, HaroldHarold VarmusVarmus
and MikeMike BishopÉvêque discovereddécouvert
187
531260
2836
30 ans plus tard, Harold Varmus
et Mike Bishop ont découvert
09:06
what that transmissibleencéphalopathies elementélément was.
188
534120
2536
quel était cet élément transmissible.
09:08
It was a virusvirus
189
536680
1576
C'était un virus
09:10
carryingporter a genegène,
190
538280
1416
avec un gène :
09:11
the srcSRC oncogeneoncogène.
191
539720
1440
l'oncogène SRC.
09:13
Now, I will not tell you
that srcSRC is the mostles plus importantimportant oncogeneoncogène.
192
541880
3656
Je ne vous dirai pas que le SRC
est l'oncogène le plus important.
09:17
I will not tell you
193
545560
1216
Je ne vous dirai pas
09:18
that srcSRC is the mostles plus frequentlyfréquemment
turnedtourné on oncogeneoncogène in all of cancercancer.
194
546800
3496
que le SRC est l'oncogène le plus souvent
activé dans tous les cancers.
09:22
But it was the first oncogeneoncogène.
195
550320
2440
Mais c'était le premier oncogène.
09:25
The exceptionexception, the outlieraberrantes
196
553960
2336
L'exception, le cas particulier
09:28
drewa dessiné our attentionattention and led us to something
197
556320
2520
qui a attiré notre attention
et nous a menés
09:31
that taughtenseigné us very importantimportant things
about the restdu repos of biologyla biologie.
198
559520
4040
à l'apprentissage de choses importantes
pour le reste de la biologie.
09:36
Now, TPTP53 is the mostles plus importantimportant
tumortumeur suppressorsuppresseur de genegène.
199
564880
4096
TP53 est le plus important
gène suppresseur de tumeur.
09:41
It is the mostles plus frequentlyfréquemment turnedtourné off
tumortumeur suppressorsuppresseur de genegène
200
569000
2736
C'est le gène le plus souvent désactivé
09:43
in almostpresque everychaque kindgentil of cancercancer.
201
571760
1800
dans presque tous les types de cancer.
09:46
But we didn't learnapprendre about it
from commoncommun cancerscancers.
202
574360
2296
Toutefois, il n'a pas été découvert
dans les cancers communs
09:48
We learnedappris about it
when doctorsmédecins LiLi and FraumeniFraumeni
203
576680
2416
mais quand les docteurs Li et Fraumeni
09:51
were looking at familiesdes familles,
204
579120
1576
ont observé des familles
09:52
and they realizedréalisé that these familiesdes familles
205
580720
2016
et ont réalisé que ces familles
09:54
had way too manybeaucoup sarcomassarcomes.
206
582760
2520
étaient atteintes de trop de sarcomes.
09:57
I told you that sarcomasarcome is rarerare.
207
585920
1776
Comme je l'ai dit, le sarcome est rare.
09:59
RememberN’oubliez pas that a one
in a millionmillion diagnosisdiagnostic,
208
587720
3176
Il est diagnostiqué 1 fois sur 1 million,
10:02
if it happensarrive twicedeux fois in one familyfamille,
209
590920
2136
si cela arrive deux fois dans une famille,
10:05
is way too commoncommun in that familyfamille.
210
593080
2400
c'est une probabilité trop importante.
10:08
The very factfait that these are rarerare
211
596640
2696
Le fait qu'ils soient rares
10:11
drawstirages au sort our attentionattention
212
599360
1440
attire notre attention
10:13
and leadspistes us to newNouveau kindssortes of thinkingen pensant.
213
601760
2240
et nous mène à de nouveaux raisonnements.
10:17
Now, manybeaucoup of you maymai say,
214
605480
1456
Beaucoup d'entre vous diraient,
10:18
and maymai rightlyà juste titre say,
215
606960
1536
avec raison,
10:20
that yeah, KevinKevin, that's great,
216
608520
1896
que c'est génial
10:22
but you're not talkingparlant
about a bird'soiseau wingaile.
217
610440
2056
mais que je ne parle pas
des ailes des oiseaux,
10:24
You're not talkingparlant about moonsdes lunes
floatingflottant around some planetplanète JupiterJupiter.
218
612520
3480
des lunes flottant
autour d'une planète Jupiter,
10:28
This is a personla personne.
219
616520
1536
mais d'une personne.
10:30
This outlieraberrantes, this exceptionexception,
maymai leadconduire to the advancementpromotion of sciencescience,
220
618080
3256
Cette exception pourrait mener
à des avancées scientifiques,
10:33
but this is a personla personne.
221
621360
1200
mais c'est une personne.
10:36
And all I can say
222
624280
1616
Tout ce que je peux dire
10:37
is that I know that all too well.
223
625920
2360
est que je ne le sais que trop bien.
10:41
I have conversationsconversations with these patientsles patients
with rarerare and deadlymortel diseasesmaladies.
224
629760
3400
Je discute avec ces patients
ayant des maladies rares et mortelles.
10:45
I writeécrire about these conversationsconversations.
225
633800
1936
J'écris sur ces conversations.
10:47
These conversationsconversations are terriblyterriblement fraughtlourde.
226
635760
2296
Ces conversations sont très tendues,
10:50
They're fraughtlourde with horriblehorrible phrasesphrases
227
638080
1816
pleines de phrases horribles
10:51
like "I have badmal newsnouvelles"
or "There's nothing more we can do."
228
639920
3240
comme « J'ai une mauvaire nouvelle »
ou « On ne peut rien faire de plus ».
10:55
SometimesParfois these conversationsconversations
turntour on a singleunique wordmot:
229
643760
3200
Parfois, ces conversations
se réduisent à un seul mot :
10:59
"terminalTerminal Server."
230
647760
1200
« terminal ».
11:04
SilenceSilence can alsoaussi be ratherplutôt uncomfortableinconfortable.
231
652920
2920
Le silence peut aussi être inconfortable.
11:09
Where the blanksflans are in medicinemédicament
232
657360
2576
En médecine, l'emplacement des blancs
11:11
can be just as importantimportant
233
659960
1856
peut être tout aussi important
11:13
as the wordsmots that we use
in these conversationsconversations.
234
661840
2240
que les mots utilisés
lors de ces conversations.
11:17
What are the unknownsinconnues?
235
665080
1536
Quelles sont les inconnues ?
11:18
What are the experimentsexpériences
that are beingétant doneterminé?
236
666640
2200
Quelles expériences sont réalisées ?
11:21
Do this little exerciseexercice with me.
237
669680
1696
Effectuez cet exercice avec moi.
11:23
Up there on the screenécran,
you see this phrasephrase, "no where."
238
671400
3216
Sur l'écran, vous voyez :
« no where » signifiant « nulle part ».
11:26
NoticeAvis where the blankblanc is.
239
674640
1280
Remarquez où est l'espace.
11:28
If we movebouge toi that blankblanc one spaceespace over
240
676680
3200
Si nous déplaçons l'espace d'un cran,
11:32
"no where"
241
680640
1576
« no where »
11:34
becomesdevient "now here,"
242
682240
2696
devient « now here »
soit « ici, maintenant ».
11:36
the exactexact oppositecontraire meaningsens,
243
684960
1896
On obtient exactement le sens opposé
11:38
just by shiftingdéplacement the blankblanc one spaceespace over.
244
686880
2200
simplement en déplaçant
l'espace d'un cran.
11:43
I'll never forgetoublier the night
245
691680
1576
Je n'oublierai jamais la nuit
11:45
that I walkedmarcha into
one of my patients'des patients roomspièces.
246
693280
2240
où je suis entré
dans la chambre d'un patient.
11:48
I had been operatingen fonctionnement long that day
247
696280
1656
J'avais beaucoup opéré ce jour-là
11:49
but I still wanted to come and see him.
248
697960
2016
mais je voulais quand même venir le voir.
11:52
He was a boygarçon I had diagnosedun diagnostic
with a boneOS cancercancer a fewpeu daysjournées before.
249
700000
3200
C'était un garçon diagnostiqué
avec un cancer des os peu auparavant.
11:55
He and his mothermère had been meetingréunion
with the chemotherapychimiothérapie doctorsmédecins
250
703840
3056
Lui et sa mère avaient rencontré
les chimiothérapeutes
11:58
earlierplus tôt that day,
251
706920
1216
plus tôt ce jour-là.
12:00
and he had been admittedadmis
to the hospitalhôpital to begincommencer chemotherapychimiothérapie.
252
708160
2976
Il avait été admis à l'hôpital
pour commencer la chimiothérapie.
12:03
It was almostpresque midnightminuit
when I got to his roomchambre.
253
711160
2176
Je suis allé le voir vers minuit.
12:05
He was asleependormi, but I founda trouvé his mothermère
254
713360
2176
Il dormait, mais j'ai trouvé sa mère,
12:07
readingen train de lire by flashlightlampe de poche
255
715560
1576
lisant à la lampe de poche
12:09
nextprochain to his bedlit.
256
717160
1456
à côté de son lit.
12:10
She camevenu out in the hallsalle
to chatbavarder with me for a fewpeu minutesminutes.
257
718640
2800
Elle est sortie dans le couloir
pour discuter avec moi.
12:14
It turnedtourné out that
what she had been readingen train de lire
258
722280
2096
Il s'est avéré que ce qu'elle lisait
12:16
was the protocolprotocole
that the chemotherapychimiothérapie doctorsmédecins
259
724400
2176
était le protocole
que les chimiothérapeutes
12:18
had givendonné her that day.
260
726600
1240
lui avaient donné ce jour-là.
12:20
She had memorizedmémorisés it.
261
728200
1240
Elle l'avait mémorisé.
12:23
She said, "DrDr. JonesJones, you told me
262
731200
3536
Elle a dit : « Dr. Jones, vous m'avez dit
12:26
that we don't always wingagner
263
734760
2176
que nous ne gagnons pas toujours
12:28
with this typetype of cancercancer,
264
736960
1280
avec ce type de cancer
12:31
but I've been studyingen train d'étudier this protocolprotocole,
and I think I can do it.
265
739680
3480
mais j'ai étudié ce protocole
et je pense pouvoir le faire.
12:35
I think I can complyse conformer
with these very difficultdifficile treatmentstraitements.
266
743960
3576
Je pense pouvoir me conformer
à ces traitements très difficiles.
12:39
I'm going to quitquitter my jobemploi.
I'm going to movebouge toi in with my parentsParents.
267
747560
2976
Je vais démissionner.
Je vais retourner chez mes parents.
12:42
I'm going to keep my babybébé safesûr."
268
750560
1960
Je vais protéger mon bébé. »
12:47
I didn't tell her.
269
755320
1200
Je ne lui ai pas dit.
12:49
I didn't stop to correctcorrect her thinkingen pensant.
270
757840
2920
Je n'ai pas corrigé son raisonnement.
12:53
She was trustingfaire confiance à in a protocolprotocole
271
761680
2256
Elle faisait confiance à un protocole
12:55
that even if compliedremplies with,
272
763960
3216
qui, même en s'y conformant,
12:59
wouldn'tne serait pas necessarilynécessairement saveenregistrer her sonfils.
273
767200
2400
ne sauverait pas forcément son fils.
13:03
I didn't tell her.
274
771960
1200
Je ne lui ai pas dit.
13:06
I didn't fillremplir in that blankblanc.
275
774360
1400
Je n'ai pas rempli ce blanc.
13:09
But a yearan and a halfmoitié laterplus tard
276
777080
1976
Mais un an et demi plus tard,
13:11
her boygarçon nonethelesstoutefois dieddécédés of his cancercancer.
277
779080
2720
son fils est néanmoins décédé du cancer.
13:15
Should I have told her?
278
783400
1320
Aurais-je dû lui dire ?
13:17
Now, manybeaucoup of you maymai say, "So what?
279
785360
2256
Nombre d'entre vous
pourraient dire : « Et alors ?
13:19
I don't have sarcomasarcome.
280
787640
1256
Je n'ai pas de sarcome.
13:20
No one in my familyfamille has sarcomasarcome.
281
788920
1896
Personne dans ma famille n'a de sarcome.
13:22
And this is all fine and well,
282
790840
1456
Tout cela c'est bien joli,
13:24
but it probablyProbablement doesn't
mattermatière in my life."
283
792320
2696
mais ça n'importe
probablement pas dans ma vie. »
13:27
And you're probablyProbablement right.
284
795040
1256
Vous pourriez avoir raison.
13:28
SarcomaSarcome maymai not mattermatière
a wholeentier lot in your life.
285
796320
2680
Le sarcome n'importe
peut-être pas beaucoup dans votre vie.
13:33
But where the blanksflans are in medicinemédicament
286
801040
2336
Mais l'emplacement
des blancs en médecine
13:35
does mattermatière in your life.
287
803400
1320
compte dans votre vie.
13:38
I didn't tell you one dirtysale little secretsecret.
288
806520
2296
Il y a un petit secret
que je ne vous ai pas dit.
13:40
I told you that in medicinemédicament,
we testtester predictionsprédictions in populationspopulations,
289
808840
4376
Je vous ai dit qu'en médecine,
nous testions les prédictions
dans les populations
13:45
but I didn't tell you,
290
813240
1256
mais je ne vous ai pas dit,
13:46
and so oftensouvent medicinemédicament never tellsraconte you
291
814520
2216
et souvent la médecine
ne vous le dit pas,
13:48
that everychaque time an individualindividuel
292
816760
2856
que chaque fois qu'un individu
13:51
encountersrencontres medicinemédicament,
293
819640
2096
rencontre la médecine,
13:53
even if that individualindividuel is firmlyfermement
embeddedintégré in the generalgénéral populationpopulation,
294
821760
4040
même si cet individu est fermement
ancré dans le grand public,
13:59
neitherni the individualindividuel
norni the physicianmédecin knowssait
295
827360
2376
ni l'individu ni le médecin ne sait
14:01
where in that populationpopulation
the individualindividuel will landterre.
296
829760
2680
où l'individu se trouve
dans la population.
14:05
ThereforeC’est pourquoi, everychaque encounterrencontre with medicinemédicament
297
833040
2696
Par conséquent, chaque rencontre
avec la médecine
14:07
is an experimentexpérience.
298
835760
1440
est une expérience.
14:09
You will be a subjectassujettir
299
837920
2016
Vous serez le sujet
14:11
in an experimentexpérience.
300
839960
1680
dans une expérience.
14:14
And the outcomerésultat will be eithernon plus
a better or a worsepire resultrésultat for you.
301
842560
4840
Et le résultat pour vous sera
un résultat meilleur ou pire.
14:20
As long as medicinemédicament workstravaux well,
302
848320
2016
Tant que la médecine fonctionne bien,
14:22
we're fine with fastvite serviceun service,
303
850360
3016
un service rapide nous convient,
14:25
bravadoBravado, brimminglybrimmingly
confidentsur de soi conversationsconversations.
304
853400
3440
des conversations bravaches,
débordantes de confiance.
14:29
But when things don't work well,
305
857720
1656
Mais quand ça ne se passe pas bien,
14:31
sometimesparfois we want something differentdifférent.
306
859400
1840
parfois, nous voulons autre chose.
14:34
A colleaguecollègue of minemien
removedsupprimé a tumortumeur from a patient'sles patients limbmembre.
307
862520
3280
Un de mes collègues a enlevé
une tumeur d'un membre d'une patiente.
14:38
He was concernedconcerné about this tumortumeur.
308
866920
1816
Cette tumeur l'inquiétait.
14:40
In our physicianmédecin conferencesconférences,
he talkeda parlé about his concernpréoccupation
309
868760
3016
Lors de nos conférences médicales,
il a parlé de son inquiétude
14:43
that this was a typetype of tumortumeur
310
871800
1416
que ce type de tumeur
14:45
that had a highhaute riskrisque
for comingvenir back in the sameMême limbmembre.
311
873240
2560
avait beaucoup de risques
de revenir dans le même membre.
14:48
But his conversationsconversations with the patientpatient
312
876680
1976
Mais ses conversations avec la patiente
14:50
were exactlyexactement what a patientpatient mightpourrait want:
313
878680
2096
étaient exactement ce qu'un patient veut :
14:52
brimmingdébordant with confidenceconfiance.
314
880800
1256
débordantes de confiance.
14:54
He said, "I got it all
and you're good to go."
315
882080
3016
Il a dit : « J'ai tout eu, c'est bon. »
14:57
She and her husbandmari were thrilledravi.
316
885120
1736
Elle et son mari étaient ravis.
14:58
They wentest allé out, celebratedcélèbre, fancyfantaisie dinnerdîner,
openedouvert a bottlebouteille of champagneChampagne.
317
886880
4080
Elle est sortie, a fait la fête
autour d'un dîner, a ouvert du champagne.
15:04
The only problemproblème was a fewpeu weekssemaines laterplus tard,
318
892040
2296
Mais quelques semaines plus tard,
15:06
she startedcommencé to noticeremarquer
anotherun autre nodulenodule in the sameMême arearégion.
319
894360
3096
elle a remarqué un autre nodule
dans la même zone.
15:09
It turnedtourné out he hadn'tn'avait pas gottenobtenu it all,
and she wasn'tn'était pas good to go.
320
897480
4136
Il s'est avéré qu'il n'avait pas tout eu,
ce n'était pas bon du tout.
15:13
But what happenedarrivé at this junctureconjoncture
absolutelyabsolument fascinatesfascine me.
321
901640
2840
Mais ce qu'il s'est passé à ce point
m'a vraiment fasciné.
15:17
My colleaguecollègue camevenu to me and said,
322
905200
1616
Il est venu me voir et a dit :
15:18
"KevinKevin, would you mindesprit
looking after this patientpatient for me?"
323
906840
2720
« Accepterais-tu de prendre soin
de cette patiente pour moi ? »
15:22
I said, "Why, you know the right thing
to do as well as I do.
324
910240
3216
J'ai dit : « Pourquoi ? Tu sais aussi bien
que moi ce qu'il faut faire.
15:25
You haven'tn'a pas doneterminé anything wrongfaux."
325
913480
1616
Tu n'as rien fait de mal. »
15:27
He said, "Please, just look
after this patientpatient for me."
326
915120
4480
Il a dit : « S'il te plaît,
prends soin d'elle pour moi. »
15:33
He was embarrassedembarrassé --
327
921200
1536
Il était embarrassé --
15:34
not by what he had doneterminé,
328
922760
1400
pas par ce qu'il avait fait,
15:37
but by the conversationconversation that he had had,
329
925154
1926
mais par la conversation qu'il avait eue,
15:39
by the overconfidenceexcès de confiance.
330
927760
1440
par l'excès de confiance.
15:42
So I performedexécuté
a much more invasiveenvahissantes surgerychirurgie
331
930600
2616
J'ai effectué une chirurgie
bien plus invasive
15:45
and had a very differentdifférent conversationconversation
with the patientpatient afterwardsensuite.
332
933240
3136
et ai eu une conversation bien différente
avec la patiente ensuite.
15:48
I said, "MostPlupart likelyprobable I've gottenobtenu it all
333
936400
2336
J'ai dit : « J'ai probablement tout eu
15:50
and you're mostles plus likelyprobable good to go,
334
938760
2416
et c'est probablement bon,
15:53
but this is the experimentexpérience
that we're doing.
335
941200
3160
mais ce que nous faisons
est une expérience.
15:57
This is what you're going to watch for.
336
945040
2016
Voici ce que vous allez surveiller.
15:59
This is what I'm going to watch for.
337
947080
1896
Voici ce que je vais surveiller.
16:01
And we're going to work togetherensemble
to find out if this surgerychirurgie will work
338
949000
3936
Nous allons travailler ensemble
pour savoir si cette chirurgie
va fonctionner
16:04
to get riddébarrasser of your cancercancer."
339
952960
1320
et vous débarrasser du cancer. »
16:06
I can guaranteegarantie you, she and her husbandmari
340
954920
1936
Je peux vous garantir qu'elle et son mari
16:08
did not crackfissure anotherun autre bottlebouteille of champagneChampagne
after talkingparlant to me.
341
956880
2920
n'ont pas ouvert de bouteille
de champagne après m'avoir parlé.
16:13
But she was now a scientistscientifique,
342
961600
2856
Mais elle était alors une scientifique,
16:16
not only a subjectassujettir in her experimentexpérience.
343
964480
3360
plus seulement le sujet d'une expérience.
16:21
And so I encourageencourager you
344
969960
1616
Je vous encourage
16:23
to seekchercher humilityhumilité and curiositycuriosité
345
971600
3456
à chercher l'humilité et la curiosité
16:27
in your physiciansmédecins.
346
975080
1200
chez vos médecins.
16:28
AlmostPresque 20 billionmilliard timesfois eachchaque yearan,
347
976760
2976
Chaque année,
près de 20 milliards de fois,
16:31
a personla personne walksdes promenades into a doctor'smédecins officeBureau,
348
979760
3936
quelqu'un entre
dans le bureau d'un médecin
16:35
and that personla personne becomesdevient a patientpatient.
349
983720
2280
et cette personne devient un patient.
16:39
You or someoneQuelqu'un you love
will be that patientpatient sometimeparfois very soonbientôt.
350
987320
3520
Vous ou quelqu'un que vous aimez
serez ce patient d'ici peu.
16:43
How will you talk to your doctorsmédecins?
351
991840
1640
Comment parlerez-vous à vos médecins ?
16:46
What will you tell them?
352
994640
1200
Que leur direz-vous ?
16:48
What will they tell you?
353
996760
1520
Que vous diront-ils ?
16:52
They cannotne peux pas tell you
354
1000600
2216
Ils ne peuvent pas vous dire
16:54
what they do not know,
355
1002840
1520
ce qu'ils ignorent,
16:57
but they can tell you when they don't know
356
1005560
3560
mais ils peuvent vous dire
quand ils ne savent pas,
17:02
if only you'lltu vas askdemander.
357
1010280
1360
si seulement vous demandez.
17:04
So please, joinjoindre the conversationconversation.
358
1012160
2840
S'il vous plaît, joignez-vous
à la conversation.
17:08
Thank you.
359
1016200
1216
Merci.
17:09
(ApplauseApplaudissements)
360
1017440
2868
(Applaudissements)
Translated by Morgane Quilfen
Reviewed by Claire Ghyselen

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ABOUT THE SPEAKER
Kevin B. Jones - Cancer researcher
Kevin B. Jones is a life-long student of human nature, fascinated most by the decision-making capacity intrinsic to each of us.

Why you should listen

Kevin B. Jones diagnoses and performs surgeries to remove rare cancers called sarcomas from the limbs of children and adults. Counseling patients -- especially teenagers with bone cancers -- about the decisions they must make with regard to their bodies has brought the uncertainties of medicine into keen focus for him. How does a person decipher what medicine has told her? How can a person choose among options given very limited understanding of the implications of each? Intrigued by these riddles and conundrums that patient-physician communication frequently creates, Jones wrote a book, What Doctors Cannot Tell You: Clarity, Confidence and Uncertainty in Medicine.

Jones also runs a scientific research laboratory focused on the biology of sarcomas. Here, his team studies the decisions cells make on the way to becoming a cancer. Again the complexities and uncertainties inherent to these decisions are in full relief.

Jones sees patients and does surgery as an associate professor at the University of Utah in the Department of Orthopaedics, working at both Primary Children's Hospital and the Huntsman Cancer Institute. His laboratory is in the Huntsman Cancer Institute, where he is an adjunct faculty member in the Department of Oncological Sciences.

Jones studied English literature at Harvard, medicine at Johns Hopkins, orthopedic surgery at the University of Iowa, and musculoskeletal oncology at the University of Toronto. He lives in Salt Lake City with his wife and four children.

More profile about the speaker
Kevin B. Jones | Speaker | TED.com

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